VarGNet: Variable Group Convolutional Neural Network for Efficient Embedded Computing Abstract 在本文中，我们提出了一种新的用于高效嵌入式计算的网络设计机制。受到有限的计算模式的启发，我们建议固定分组卷积中的通道数，而不是现有的固定总组数的做法。我们的基于解决方案的网络，称为可变分组卷积网络(
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2024-04-28 11:46:58
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先看tflearn 官方的：from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import tensorflow as tf
import tflearn
原创
2023-05-31 10:37:42
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变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。本文更专注于VAE的统计概念和推导。我们将从介绍VAE所要解决的问题开始，解释变分方法在解决方案中所起的作用，并讨论VAE与
本文内容：“神经网络”技术让游戏具有学习和适应的能力。事实上，从决策判断到预测玩家的行为，都可以应用。我们会详谈最广泛使用的神经网络结构（三层前馈神经网络）。神经网络人工神经网络（artificial neural network，即ANN），简称神经网络（neural network，即NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的节点（或称神经元）之间相互联接
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2023-11-18 19:38:22
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目录前言1 信息检索背景概述1.1 信息检索基本任务1.2 信息检索是NLU典型应用2 信息检索任务定义2.1 检索阶段2.2 排序阶段2.3 关键技术和算法3 评价指标3.1 MRR（平均倒数排名）3.2 MAP（平均精度均值）3.3 NDCG（归一化的损失增益）4 传统方法在信息检索中的挑战4.1 同义词和多样性4.2 缺乏语境理解4.3 高匹配度与信息需求不符4.4 限制了个性化和上下文感
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2024-08-10 12:34:20
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关于自编码器的原理见另一篇博客 ： 编码器AE & VAE这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。 1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组
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2023-11-11 21:31:42
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VAE 模型是一种有趣的生成模型，与GAN相比，VAE 有更加完备的数学理论（引入了隐变量），理论推导更加显性，训练相对来说更加容易。VAE 可以从神经网络的角度或者概率图模型的角度来解释。VAE 全名叫 变分自编码器，是从之前的 auto-encoder 演变过来的，auto-encoder 也就是自编码器，自编码器，顾名思义，就是可以自己对自己进行编码，重构。所以 AE 模型一般都由两部分的网
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2024-07-03 03:31:34
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## 实现 VAE（Variational Autoencoder）的步骤和代码解析
### 1. 介绍
在开始之前，让我们先简要了解一下 VAE（Variational Autoencoder）。
VAE 是一种生成模型，它结合了自编码器（Autoencoder）和变分推断（Variational Inference）的思想。VAE 可以用于学习数据的潜在表示，并用于生成新的数据样本。
原创
2023-08-16 16:29:06
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【深度学习】【python】vae变分自编码器实现 中文注释版“你的代码很不错,不过下一秒就是我的了.” 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0运行结果:本程序只需要tensorflow. 程序如下:#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
变分自编码器
reference: https://j
编辑｜深蓝学院论文提出了PVO，这是一种新的全景视觉里程计框架，用于实现场景运动、几何和全景分割信息的更全面建模。提出的PVO在统一的视图中对视觉里程计（VO）和视频全景分割（VPS）进行建模，这使得这两项任务互惠互利。具体来说，在图像全景分割的指导下，在VO模块中引入了全景更新模块。该全景增强VO模块可以通过全景感知动态mask来减轻动态目标在相机姿态估计中的影响。另一方面，VO增强型VPS模块
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2024-09-23 10:17:41
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1.简介上一篇文章里我们介绍了【图像生成】的GAN及其改进WGAN，还有对应的condition条件生成代码。这篇文章主要介绍另外一种生成网络VAE。2.原理VAE相对于GAN来说像是一种相反的存在：GAN是输入latent生成图像，再用生成的图像去修正网络；而VAE是输入图像生成latent，让latent的尽量接近原数据集的分布。这两者是不是有种奇妙的转置的感觉？让我们从头来理解下VAE的由来
总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
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2024-05-14 22:57:35
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《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
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2023-08-07 15:30:14
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VGG 网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成。论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition年份：2014年一、VGG块每一个块由以下两个部分组成：（1）3 × 3 卷积核、填充为 1（保持⾼度和宽度）的卷积层，n个（2）2 × 2 池化窗口、步幅为 2（每个块后的分
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2023-06-26 22:57:33
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import osimport tensorflow as tfimport numpy as
原创
2021-01-31 14:39:57
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# 变分自编码器（VAE）及其在PyTorch中的实现
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中，我们将介绍VAE的基本原理，并提供一个基于PyTorch的实现示例，以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。
## 什么是VAE？
VAE是一种通过变分推断来学习概率模型的生成模型。与传统
新智元报道 编辑：LRS【导读】Stable Diffusion除了生成图像外，还能用来压缩图像！基于文本的图像生成模型火了，出圈的不止有扩散模型，还有开源的Stable Diffusion模型。最近一位瑞士的软件工程师Matthias Bühlmann无意间发现，Stable Diffusion不仅能用来生成图像，还可以用来压缩位图图像，甚至比JPE
1. 前言促使我学习OpenGL新版本的一大动力，就是对改善渲染质量的渴望。谈到渲染，就不能不提光照模型。好的光照模型，对物体的真实感渲染起到至关重要的作用。本章我将从光照模型这个主题切入，来谈一谈如何通过编写shader来控制光照。注：本章的部分内容为主观叙述，未经严格的认证，如有问题，请以OpenGL新版教材为准。关于新版本的一些基础知识，如VBO，VAO的绑定，管线编程机制等，在
Stable Diffusion VAE（变分自编码器）是一个重要的计算机视觉模型，它能够生成高质量的图像。如今，它的应用范围越来越广泛，但在实际使用中，我们有时会遇到各种技术问题。在本文中，我将分享我解决“Stable Diffusion VAE”相关问题的过程，具体包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及生态集成的内容。
## 环境配置
为成功搭建Stable Diffus
简单学习一下GAN，主要是为了扩增数据集，目前手上数据太少，一个类别30张图片进行数据增强（旋转，反转等）后的数据量也远远不够，因此试图采用GAN来进行生成数据，添加生成的数据再进行检测和分类不知道能否有很好的效果。如下图我的数据集，想批量生成裂纹，再加上电路板背景复杂，不知道能不能行得通。调研一些paper和博客得出：使用GANs进行简单的数据增强有时可以提高分类器的性能，特别是在非常小或有限的
